lateral view explode（array（1，7，30））tmp as recent_days 中每个单词的作用，以及用法

这段代码中的每个单词和函数的作用如下：

- `lateral view`: 这是 Spark SQL 中的一个关键词，表示将一个表达式拆分成多行数据。
- `explode`: 这是 Spark SQL 中的一个函数，用于将一个数组或者 Map 转换为多行数据。在这个例子中，`explode` 函数将数组 [1, 7, 30] 转换为多行数据。
- `array(1, 7, 30)`: 这是一个数组，包含了三个元素 1、7 和 30。
- `tmp`: 这是 Lateral View 的别名，用于给拆分出来的多行数据命名。
- `as recent_days`: 这是将拆分出来的多行数据命名为 `recent_days`。

综合起来，这段代码的作用是将数组 [1, 7, 30] 拆分成多行数据，并将其命名为 `recent_days`。这个表达式可以在查询语句中使用，例如：

SELECT * FROM some_table
LATERAL VIEW EXPLODE(array(1,7,30)) tmp as recent_days
WHERE some_column IN (recent_days)

这个查询将返回 `some_column` 列中包含在 `recent_days` 中的所有行。可以看到，使用这种方式将一个数组拆分成多行数据，可以方便地在查询语句中使用，减少了一些冗余的代码。

相关问题

lateral view explode（array（1，7，30））tmp as recent_days解释一下这部分

这段是 Spark SQL 的代码，具体解释如下：

- `lateral view explode(array(1,7,30))`: 这一部分是使用 Spark SQL 中的 Lateral View 和 Explode 函数将数组 [1, 7, 30] 转换为多行数据，即将一个数组中的元素拆分成多行数据。
- `tmp as recent_days`: 这一部分是将上一步拆分出来的多行数据命名为 `recent_days`，并将其作为一个表达式使用。

综合起来，这段代码的作用是将数组 [1, 7, 30] 拆分成多行数据，并将其作为一个表达式 `recent_days` 使用。可以将这个表达式作为一个查询的一部分，例如：

SELECT * FROM some_table
LATERAL VIEW EXPLODE(array(1,7,30)) tmp as recent_days
WHERE some_column IN (recent_days)

这个查询将返回 `some_column` 列中包含在 `recent_days` 中的所有行。

select recent_days, user_id, tm_id, tm_name, case recent_days when 7 then order_count_7d when 30 then order_count_30d end order_count from dws_trade_user_sku_order_nd lateral view explode(array(7,30)) tmp as recent_days where dt='2022-06-08'

这是一条 Hive SQL 查询语句，它的作用是查询2022年6月8日的用户和商品订单信息，并且将最近7天和30天的订单数量分别计算出来。具体解释如下：

1. `select` 语句表示要查询哪些字段，包括最近几天、用户ID、商品ID、商品名称和订单数量。
2. `lateral view` 是 Hive 中的一个关键字，用于将一列数组拆分成多行数据。在这里，它的作用是将 `[7, 30]` 这个数组拆分成两行数据，分别表示最近7天和30天。
3. `explode` 是一个 Hive 内置函数，用于将数组或 map 拆分为多行数据。在这里，它的作用是将 `[7, 30]` 这个数组拆分成两行数据，分别表示最近7天和30天。
4. `case` 语句是一个条件表达式，用于根据不同的条件返回不同的值。在这里，它的作用是根据最近几天的值选择对应的订单数量。
5. `where` 语句是一个条件过滤器，用于限定查询的数据范围。在这里，它的作用是仅查询2022年6月8日的数据。